第8节 A股市场的回测

第8节 A股市场的回测

第8节 A股市场的回测作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook之前的小节回测示例都是使用美股,本节示例A股市场的回测。买入因子,卖出因子等依然使用相同的设置,如下所示:# 设置初始资金数 read_cash = 1000000 # 买入因子依然延用向上突破因子 buy_factors = [{'xd': 60, 'class': AbuFactorBuyBreak}, {'xd': 42, 'class': AbuFactorBuyBreak}] # 卖出因子继...

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第7节 寻找策略最优参数和评分

第7节 寻找策略最优参数和评分

第7节 寻找策略最优参数和评分作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook上一节主要讲解了如何使用abupy中度量模块对回测的结果进行度量,本节将主要讲解使用grid search模块对策略参数寻找最优。最优参数的意思是比如上一节使用的卖出因子组合使用:sell_factors = [ {'stop_loss_n': 1.0, 'stop_win_n': 3.0, 'class': AbuFactorAtrNStop}, {'class': AbuFactorPreAtrN...

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第6节 回测结果的度量

第6节 回测结果的度量

第6节 回测结果的度量作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook前面小节中都使用分解流程方式一步一步实现回测,目的是为了更清晰的说明内部操作流程, 编码过程会显的有些复杂臃肿,但实际上在编写完成一个策略后只需要使用一行代码即abu.run_loop_back可以完成回测。详细代码实现请阅读abu.run_loop_back()函数,下面使用run_loop_back()进行策略示例:# 设置初始资金数 read_cash = 1000000 # 设置选股因子,None为不使用选股因子 stock_...

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第5节 选股策略的开发

第5节 选股策略的开发

第5节 选股策略的开发作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook在第一节即说过:在对的时间,遇见对的人(股票),是一种幸福在对的时间,遇见错的人(股票),是一种悲伤在错的时间,遇见对的人(股票),是一声叹息在错的时间,遇见错的人(股票),是一种无奈之前的节讲的都是择时(什么时候投资), 本节将讲解选股。1. 选股因子的编写与择时小节类似,实现示例在中abu量化系统实现一个选股策略。如下代码AbuPickRegressAngMinMax为选股因子,它的作用是将股票前期走势进行线性拟合计算一个角度,参...

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第4节 多支股票择时回测与仓位管理

第4节 多支股票择时回测与仓位管理

第4节 多支股票择时回测与仓位管理作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook之前的章节无论讲解策略优化,还是针对回测进行滑点或是手续费都是针对一支股票进行择时操作。本节将示例讲解多支股票进行择时策略的实现,依然使用AbuFactorBuyBreak做为买入策略,其它四个卖出策略同时生效的组合。from abupy import AbuFactorBuyBreak, AbuFactorSellBreak from abupy import AbuFactorAtrNStop, AbuFactorPr...

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第9节 港股市场的回测

第9节 港股市场的回测

第9节 港股市场的回测作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook上一节讲解的是A股市场的回测,本节讲解港股市场的回测示例。买入因子,卖出因子等依然使用相同的设置,如下所示:# 设置初始资金数 read_cash = 1000000 # 买入因子依然延用向上突破因子 buy_factors = [{'xd': 60, 'class': AbuFactorBuyBreak}, {'xd': 42, 'class': AbuFactorBuyBreak}] # 卖出因子...

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第3节 滑点策略与交易手续费

第3节 滑点策略与交易手续费

第3节 滑点策略与交易手续费作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook上一节使用AbuFactorBuyBreak和AbuFactorSellBreak且混入基本止盈止损策略AbuFactorAtrNStop,风险控制止损策略AbuFactorPreAtrNStop,利润保护止盈策略AbuFactorCloseAtrNStop来提高交易的盈利效果。本节将继续在上一节回测的基础上示例择时策略其它使用方法,首先完成上一节的回测准备,如下所示:from abupy import AbuFactorBuy...

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第2节 择时策略的优化

第2节 择时策略的优化

第2节 择时策略的优化作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook本节界面操作教程视频播放地址上一节编写了AbuFactorBuyBreak和AbuFactorSellBreak,做为择时买入策略和择时卖出策略,本节将继续使用这两个策略,通过混入其它卖出策略来提高优化交易效果。备注:已将AbuFactorBuyBreak和AbuFactorSellBreak做为abupy内置策略示例因子在项目中,所以本节不重复编写因子,直接从abupy中import因子,如下所示from abupy import ...

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第1节 择时策略的开发

第1节 择时策略的开发

第1节 择时策略的开发作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址 (欢迎+star)本节ipython notebook本节界面操作教程视频播放地址abupy中内置的k线数据有A股市场:科大讯飞(002230)乐视网(300104)东方财富(300059)中国中车(601766)同仁堂(600085),招商银行(600036)山西汾酒(600809)万科A(000002)比亚迪(002594)万达电影(002739)上证指数(sh000001)美股市场:苹果(usAAPL)google(usGOOG)facebook(usFB)特斯拉电动车(usTSL...

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第0节 abupy量化环境

第0节 abupy量化环境

第0节 abupy量化环境作者: 阿布abu能够帮助用户自动完善策略,主动分析策略产生的交易行为,智能拦截策略生成的容易失败的交易单。现阶段的量化策略还是人工编写的代码,abu量化交易系统的设计将会向着由计算机自动实现整套流程的方向迈进,包括编写量化策略本身。我们对未来的期望是:abupy用户只需要提供一些简单的种子策略,计算机在这些种子基础上不断自我学习、自我成长,创造出新的策略,并且随着时间序列数据不断智能调整策略的参数。特点使用多种机器学习技术智能优化策略在实盘中指导策略进行交易,提高策略的实盘效果,战胜市场支持的投资市场:美股,A股,港股期货,期权比特币,莱特币abupy基于py...

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